An Introduction to Data Structures and Algorithms (Progress in Computer Science and Applied Logic) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Birkhäuser Boston

作者:J.A. Storer

出品人:

页数:620

译者:

出版时间:2001-11-09

价格:USD 89.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780817642532

丛书系列:

图书标签:

数据结构
算法
计算机科学
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具体描述

Data structures and algorithms are presented at the college level in a highly accessible format that presents material with one-page displays in a way that will appeal to both teachers and students. The thirteen chapters cover: Models of Computation, Lists, Induction and Recursion, Trees, Algorithm Design, Hashing, Heaps, Balanced Trees, Sets Over a Small Universe, Graphs, Strings, Discrete Fourier Transform, Parallel Computation. Key features: Complicated concepts are expressed clearly in a single page with minimal notation and without the "clutter" of the syntax of a particular programming language; algorithms are presented with self-explanatory "pseudo-code." * Chapters 1-4 focus on elementary concepts, the exposition unfolding at a slower pace. Sample exercises with solutions are provided. Sections that may be skipped for an introductory course are starred. Requires only some basic mathematics background and some computer programming experience. * Chapters 5-13 progress at a faster pace. The material is suitable for undergraduates or first-year graduates who need only review Chapters 1 -4. * This book may be used for a one-semester introductory course (based on Chapters 1-4 and portions of the chapters on algorithm design, hashing, and graph algorithms) and for a one-semester advanced course that starts at Chapter 5. A year-long course may be based on the entire book. * Sorting, often perceived as rather technical, is not treated as a separate chapter, but is used in many examples (including bubble sort, merge sort, tree sort, heap sort, quick sort, and several parallel algorithms). Also, lower bounds on sorting by comparisons are included with the presentation of heaps in the context of lower bounds for comparison-based structures. * Chapter 13 on parallel models of computation is something of a mini-book itself, and a good way to end a course. Although it is not clear what parallel

《深入理解经典算法与数据结构：从基础理论到前沿应用》本书简介在计算机科学与信息技术的飞速发展浪潮中，数据结构与算法作为构建高效、可靠软件系统的基石，其重要性不言而喻。本书《深入理解经典算法与数据结构：从基础理论到前沿应用》，旨在为读者提供一个全面、深入且富有洞察力的学习路径，跨越从基础概念到复杂应用的全过程。本书并非对既有教材的简单重复，而是力求在严谨的理论阐述基础上，融入对算法设计哲学、时间复杂性分析的深刻理解，并着重探讨现代计算环境中，经典结构与算法如何与新兴技术如并行计算、大数据处理相结合。第一部分：基础与核心——构建坚实的理论基石本书的开篇部分致力于夯实读者对计算科学核心的认知。我们从计算模型的探讨开始，简要回顾图灵机和随机存取机（RAM）模型，为后续的效率分析奠定基础。数据结构基础：我们详细剖析了线性结构（如数组、链表——包括单向、双向及循环链表）的内存布局、操作开销及适用场景。特别地，我们引入了稀疏矩阵和多精度整数的存储优化方案，探讨如何在资源受限的环境下进行高效表示。非线性结构与树形结构：树是组织层次化数据的核心工具。本书对二叉树进行了详尽的讲解，包括遍历算法（前序、中序、后序、层序）的实现细节与应用。随后，我们深入探讨了平衡搜索树的演进，详细分析了AVL树的旋转机制和红黑树（Red-Black Trees）的颜色维护规则，强调了它们在保证动态操作对数时间复杂度的原理。对B树及其变体（如B+树）的讨论，则侧重于它们在磁盘I/O密集型应用，特别是数据库系统中的关键作用。图论基础：图结构作为描述复杂关系的强大工具，占据了本部分的重要篇幅。我们不仅介绍了图的邻接矩阵和邻接表两种基本表示法，并对比了它们的优劣。重点放在了图的遍历算法——深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的实际应用，例如拓扑排序（Topological Sorting）在项目调度中的应用。算法分析的严谨性：我们强调了渐近分析的必要性，深入讲解了大O、Ω和Θ记号的精确含义，并介绍如何使用主定理（Master Theorem）和递归树方法来求解分治算法的复杂性。本书特别关注最坏情况、最好情况与平均情况分析的区别，并引入了概率分析的概念，以应对那些行为难以预测的算法。第二部分：高效算法设计范式本部分聚焦于解决问题的核心策略和设计思想，而非单纯的算法列表。分治策略（Divide and Conquer）：除了标准的快速排序（Quicksort）和归并排序（Mergesort），我们详细分析了Strassen矩阵乘法，展示了如何通过巧妙的分解来超越标准的立方时间复杂度。同时，针对查找问题，我们讨论了最近点对问题（Closest Pair Problem）的分治解法，强调了空间划分在其中的作用。贪心算法（Greedy Algorithms）：我们探索了贪心选择的最优子结构和局部最优导致全局最优的证明方法。经典的活动选择问题、霍夫曼编码（Huffman Coding）的构建过程，以及最小生成树（MST）算法——Prim和Kruskal的异同点与实现优化，构成了本节的核心内容。动态规划（Dynamic Programming）：动态规划是处理重叠子问题和最优子结构问题的强大工具。本书系统地介绍了记忆化（Memoization）和表格填充（Tabulation）两种实现方式。深入分析了背包问题（Knapsack Problem）、最长公共子序列（LCS），以及矩阵链乘法的优化过程。此外，我们还探讨了Floyd-Warshall算法在计算所有顶点对之间最短路径中的应用，强调了状态转移方程的构建艺术。第三部分：高级主题与专业领域本部分将读者的视野扩展到专业领域和前沿挑战。高级图算法：我们深入研究了最短路径问题的变体。除了Dijkstra算法的适用范围，我们详细剖析了Bellman-Ford算法处理负权边及差分约束系统的能力。对于网络流问题，本书详细阐述了最大流与最小割的基本定理（Max-Flow Min-Cut Theorem），并以Ford-Fulkerson方法及其改进（如Edmonds-Karp）为例，展示了如何将匹配问题转化为流问题。查找与集合管理：在标准二分查找之上，我们引入了散列表（Hash Tables）的深度优化。不仅涵盖了链式法和开放寻址法（线性探测、二次探测、双重散列），还深入讨论了一致性哈希（Consistent Hashing）在分布式缓存系统中的重要性，以应对节点动态增减带来的重新分配问题。 NP完备性与不可解性：认识算法的局限性至关重要。本章系统介绍了可判定性和不可判定性的概念。我们从P类和NP类的定义入手，通过归约（Reduction）的技巧，展示了SAT问题如何作为NP完全性的“原型”。本书强调了在面对NP-Hard问题时，寻找近似算法（Approximation Algorithms）和启发式算法（Heuristics）的实用价值。并行与分布式算法简介：鉴于现代计算的趋势，本书最后一部分简要介绍了数据结构和算法如何适应多核与分布式环境。我们讨论了并发数据结构中的同步机制（如锁与无锁结构），以及在大规模图处理中（如PageRank计算）如何应用MapReduce的思想来并行化经典的图算法。目标读者与特色：本书适合已掌握基础编程语言（如C++或Java）的计算机科学专业学生、软件工程师以及希望系统性提升算法能力的自学者。本书的特色在于： 1. 深度与广度的平衡：既保证了对核心算法的数学证明的严谨性，也覆盖了现代应用所需的广度知识。 2. 代码实现侧重：所有关键算法均附有清晰的伪代码和主流语言的实现思路解析。 3. 问题导向学习：通过大量精心挑选的、具有代表性的实例和习题，引导读者从实际问题出发，反推最优算法的设计。通过阅读本书，读者将不仅能熟练应用现有的算法和数据结构，更能培养出一种批判性的、面向效率的算法思维，这是应对未来任何复杂计算挑战的必备能力。